- SOME/IP-SD -- 协议英文原文讲解1
忆源
SOME/IP-SDtcp/ip网络网络协议
前言SOME/IP协议越来越多的用于汽车电子行业中,关于协议详细完全的中文资料却没有,所以我将结合工作经验并对照英文原版协议做一系列的文章。基本分三大块:1.SOME/IP协议讲解2.SOME/IP-SD协议讲解3.python/C++举例调试讲解1IntroductionandoverviewThisprotocolspecificationspecifiestheformat,messages
- SOME/IP--协议英文原文讲解1
忆源
SOME/IPAUTOSAR网络
前言SOME/IP协议越来越多的用于汽车电子行业中,关于协议详细完全的中文资料却没有,所以我将结合工作经验并对照英文原版协议做一系列的文章。基本分三大块:1.SOME/IP协议讲解2.SOME/IP-SD协议讲解3.python/C++举例调试讲解一、SOME/IP由来及协议下载1.历史SOME/IP(Scalableservice-OrientedMiddlewarEoverIP)是由宝马的La
- FastSAM:高效图像分割算法详解与实战
阿qi 爱喝拿铁
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像分割在图像处理领域中起着至关重要的作用,而FastSAM作为一种高效的图像分割算法,结合了像素的局部特征与全局信息,以自适应聚类方式实现了快速且精确的像素级别分割。其采用基于密度的空间聚类方法处理噪声和不规则形状,自适应策略调整聚类参数以增强泛化能力,并优化计算流程实现并行化处理以提升运行速度。FastSAM算法在医疗、自动驾驶等多个领域具有广泛应用前景。
- Opencv之图像SIFT 特征检测与Harris角点检测
是十一月末
opencvopencv计算机视觉人工智能python特征检测
图像SIFT特征检测与Harris角点检测目录图像SIFT特征检测与Harris角点检测1SIFT特征检测1.1概念1.2主要步骤1.3优缺点1.4函数及参数2Harris角点检测2.1概念2.2**算法思想**2.3特点2.4函数及参数3角点、特征检测3.1焦点、特征检测代码及结果1SIFT特征检测1.1概念SIFT(尺度不变特征变换)是一种用于图像处理中检测和描述图像中局部结构的算法。它是由D
- 设计模式 之 建造者模式(C++)
TT-Kun
设计模式C++设计模式建造者模式c++
文章目录设计模式之建造者模式(C++)建造者模式概述建造者模式的结构C++实现建造者模式示例1.产品类(`Computer`)2.抽象建造者类(`Builder`)3.具体建造者类(`MacBookBuilder`)4.指挥者类(`Director`)5.客户端代码(`main`函数)建造者模式的优缺点优点缺点建造者模式的适用场景与其他模式的比较与工厂模式的比较与抽象工厂模式的比较设计模式之建造者
- 设计模式 之 工厂模式(简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式)(C++)
TT-Kun
设计模式C++设计模式简单工厂模式工厂方法模式
文章目录C++工厂模式引言一、简单工厂模式概念实现步骤示例代码优缺点二、工厂方法模式概念实现步骤示例代码优缺点三、抽象工厂模式概念实现步骤示例代码优缺点C++工厂模式引言在C++编程中,对象的创建是一个常见且基础的操作。然而,当项目规模逐渐增大,对象的创建逻辑变得复杂时,直接在代码中使用new关键字创建对象会带来诸多问题,比如代码的可维护性变差、难以扩展等。工厂模式应运而生,它为对象的创建提供了一
- C++ 内联函数 函数重载
四代目 水门
C语言学习笔记c++java开发语言
内联函数一、底层原理与编译器行为编译期展开机制内联函数在编译阶段会被直接插入到调用位置,消除函数调用指令(call指令)。例如:cppinlineintsquare(intx){returnx*x;}intmain(){inta=square(5);//可能被替换为inta=5*5;}生成的目标代码中不会出现square函数的独立汇编代码调试模式下可能保留函数符号(需配合-fno-inline选项
- Qt——Qt控件之输入窗口-QTextEdit文本编辑框控件的使用总结(例程:文本编辑输入)
Winter_world
QT开发实战qt开发语言QTextEdit控件Qt文本编辑控件的使用
【系列专栏】:博主结合工作实践输出的,解决实际问题的专栏,朋友们看过来!《项目案例分享》《极客DIY开源分享》《嵌入式通用开发实战》《C++语言开发基础总结》《从0到1学习嵌入式Linux开发》《QT开发实战》《Android开发实战》《实用硬件方案设计》《结构建模设计》《数据库开发总结》《JAVA入门基础》《JavaWeb开发实战》长期持续带来更多案例与技术文章分享;欢迎商业项目咨询,10年+软
- 算法-图-查找路径
程序员南飞
算法java数据结构职场和发展leetcode
力扣题目:1971.寻找图中是否存在路径-力扣(LeetCode)有一个具有n个顶点的双向图,其中每个顶点标记从0到n-1(包含0和n-1)。图中的边用一个二维整数数组edges表示,其中edges[i]=[ui,vi]表示顶点ui和顶点vi之间的双向边。每个顶点对由最多一条边连接,并且没有顶点存在与自身相连的边。请你确定是否存在从顶点source开始,到顶点destination结束的有效路径。
- C++的类型
庵中十三居士
IT技术相关c++指针ccp
C++的类型按照标准,C++只有两种类型:基本类型和复合类型,但是里面细节多导致彻底理解它们有难度,所以这里只是简单总结一下。基本类型基本类型分成算术类型和两种特殊的类型。算术类型算术类型分成整数类型和浮点数类型两种。整数类型以下都是整数类型:有符号整数类型无符号整数类型标准整数类型标准有符号整数类型标准无符号整数类型扩展整数类型扩展有符号整数类型扩展无符号整数类型下面两个是属于上面的标准整数类型
- 数据采集技术:selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例
写代码的中青年
3天入门机器学习seleniumbeautifulsoup爬虫pythonxpath正则表达式
专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友,旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明,使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。2.专栏内容上包括数据采集、数据读写、数据预处理、分类\回归\聚类算法、可视化等技术。3.需要强调的是,专栏仅介绍主流、初阶知识,每一技术模块都是AI研究的细分领域,同更多技术有所交叠,此处不进行讨论和分享。数据采集技术:selenium/正则匹配/xpa
- BCPD++(非刚性配准) 算法原理详解
点云SLAM
点云数据处理技术算法BCPD++非刚性拼接点云数据处理贝叶斯模型
BCPD++算法原理详解一、算法概述BCPD++(BayesianCoherentPointDrift++)是BCPD(BayesianCoherentPointDrift)的增强版本,专为非刚性点云配准设计。它基于贝叶斯概率框架,结合变分推断与高效优化策略,显著提升了配准精度、鲁棒性与计算效率。BCPD++的核心创新在于:分层贝叶斯模型:自适应学习超参数,减少人工调参需求。变分贝叶斯推断:替代传
- 点云配准(点云拼接)论文综述
点云SLAM
点云数据处理技术点云数据处理点云配准DeepICPICP深度学习配准方法特征匹配
点云配准(点云拼接)论文综述1.引言点云配准(PointCloudRegistration)是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务,其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系,形成完整的场景表示。该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术(如LiDAR、RGB-D相机)的进步与深度学习的发展,点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
- CPD(Coherent Point Drift)非刚性点云配准算法
点云SLAM
点云数据处理技术算法概率论机器学习非刚性配准CPD配准算法EM算法非刚性拼接
CPD(CoherentPointDrift)非刚性点云配准算法详解一、算法概述CPD(CoherentPointDrift)是一种基于概率模型的非刚性点云配准方法,由AndriyMyronenko等人在2009年提出。它通过将点云配准问题转化为概率密度估计问题,结合高斯混合模型(GMM)与正则化形变场,能够有效处理复杂形变(如人体运动、器官形变)的点云对齐任务。核心特点:非刚性对齐:支持大范围、
- 解读 DeepSeek 关键 RL 算法 GRPO
进一步有进一步的欢喜
LLM算法DeepSeekGRPO
DeepSeekGRPO:面向超大规模RLHF的梯度正则化策略优化算法引言在当下人工智能蓬勃发展的浪潮里,DeepSeek无疑是一颗耀眼的明星,频繁出现在各类科技前沿讨论中,热度持续攀升。从惊艳的模型表现,到不断拓展的应用场景,DeepSeek正以强劲之势重塑着行业格局。大家不难发现,无论是复杂的自然语言处理任务,还是充满挑战的智能推理难题,DeepSeek都能展现出卓越的性能。而这斐然成绩的背后
- 二叉树-左叶子之和
Hasno.
深度优先算法
代码随想录-刷题笔记404.左叶子之和-力扣(LeetCode)内容:该题仅作为搜索,但是其中的规则让人摸不着头脑,看起来似乎很头疼但是仔细一思考,能发现左叶子无非是这样的定义当发现一个节点的左孩子不为null,并且左孩子的左右孩子都为null(叶子结点)那么可以知道,找到了左叶子OK,接下来就是常规的搜索,只要搜索到满足这样的节点,直接加到一个全局变量就OK了/***Definitionfora
- java开发工程师面试技巧
酷爱码
经验分享java面试开发语言
Java开发工程师面试是一个常见的技术岗位面试,以下是一些面试技巧和建议:熟悉Java基础知识:在面试中,会经常被问到Java基础知识,包括面向对象编程、集合框架、异常处理、多线程等内容。要确保对这些知识点有扎实的掌握。练习编程题目:在面试中,通常会有编程题目要求,因此建议提前练习一些常见的编程题目,例如算法和数据结构题目。深入了解项目经历:准备好详细了解自己之前的项目经历,包括项目的背景、自己的
- 二叉树-二叉树的所有路径
Hasno.
深度优先算法
代码随想录-刷题笔记257.二叉树的所有路径-力扣(LeetCode)内容:本题是一道递归+回溯的问题,其实递归和回溯是一个意思,但是这道题一定要明显的进行一次回溯。毕竟每一条路径都不太一样,收集完一次结果之后,需要把上一次探的节点给撤销.这一步就是很明显回溯回溯部分在回溯篇章再去详细写一篇笔记,因此本文只做介绍,至于路径问题,真可谓是回溯的常客了.哦,对每次都想吐槽一下Java的神奇的字符串,必
- 2024年前端框架选择指南:React、Vue、Angular与新兴框架对比
海豹工匠
前端框架
在当今快速发展的前端技术领域,选择合适的框架对于项目成功至关重要。本文将深入探讨主流前端框架的特点、优缺点及适用场景,为开发者提供全面的选择指南。主流框架概览React特点:基于组件的开发方式,虚拟DOM差分算法优点:灵活性强,生态系统丰富缺点:需要学习JSX和状态管理库适用场景:中大型项目,需要高度灵活性和复杂状态管理的应用Vue特点:简单易学,模板直观,内置状态管理优点:学习曲线平缓,适合快速
- 使用 yolov8 进行对象检测
算法资料吧!
YOLO
在计算机视觉领域,YOLOv8对象检测确实以其超高的准确性和速度而脱颖而出。它是YOLO系列的最新版本,以能够实时检测物体而闻名。YOLOv8凭借其一流的对象检测将Web应用程序、API和图像分析提升到一个新的水平。在本文中,我们将了解如何利用yolov8进行对象检测。YOLO概述YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种改变游戏规则的对象检测算法,于2015年问世,以其一次闪电般快速处理整
- 为什么你的硬盘容量总是缩水?512G的硬盘查看发现只有476G?纯小白也能看懂
*星之卡比*
科普硬件工程电脑科技
文章目录为什么电脑容量是512G但是查看的时候总是比512G少?原因一:OP空间使用OP空间的好处:OP空间的大小:原因二:硬盘厂商(十进制)和windows系统(二进制)使用的进制算法不同名词解释为什么电脑容量是512G但是查看的时候总是比512G少?原因一:OP空间op空间(Over-Provisioning空间),是是指额外预留的存储空间,超出用户可用存储容量的部分。简单来说,OP空间是一种
- 代码随想录算法训练营Day57 | 拓扑排序精讲、dijkstra(朴素版)精讲
Harryline-lx
代码随想录算法
文章目录117.软件构建思路与重点47.参加科学大会思路与重点117.软件构建题目链接:117.软件构建讲解链接:代码随想录状态:一遍AC。思路与重点概括来说,给出一个有向图,把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。拓扑排序也是图论中判断有向无环图的常用方法。拓扑排序模板题。#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){in
- Linux+conda+R+Rstudio下载安装环境全方面配置
爱吃鱼子酱
程序语言大数据linuxcondar语言
很多小伙伴不习惯在R中用到conda环境,其实这可能是因为你还没有使用到对环境有更高要求的包。假如我们想安装R包A,它要求的R版本是4.3.0,但是你现在R版本是4.2.0,并且你其他的算法包都是根据4.2.0所创建的,那么就会造成这个包装不上的尴尬场景。此外,conda还能帮你解决安装R包时出现的各种系统错误(例如gcc版本等)conda环境可以为每个项目创建一个单独的环境,刚开始用可能比较棘手
- 数据结构------最短路弗洛伊德算法(Flody)
不羁修士
数据结构c++图论数据结构图搜索算法动态规划
目录前言一、Foldy代码核心介绍二、Flody代码详解:三、所有代码:四、Foldy算法分析:总结前言如果你要求所有顶点至所有顶点的最短路径问题时,弗洛伊德算法是非常不错的选择。因为它十分简洁。一、Foldy代码核心介绍(1)两个二维数组D[v][w]和P[v][w],分别存最短距离和最短路径。(2)D[v][w]=min(D[v,w],D[v][k]+D[k][w])二、Flody代码详解:/
- 代码随想录算法训练营第58天|拓扑排序精讲、dijkstra(朴素版)精讲
Yinems
算法
打卡Day581.拓扑排序精讲2.dijkstra(朴素版)精讲1.拓扑排序精讲题目链接:拓扑排序精讲文档讲解:代码随想录给出一个有向图,把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。拓扑排序要检测这个有向图是否有环,即存在循环依赖的情况,因为这种情况是不能做线性排序的。所以拓扑排序是图论中判断有向无环图的常用方法。拓扑排序的过程,有两步,第一步,找到入度为0的节点,加入结果集;第二步,将该节点从图中移
- 【Qt】14 计算器核心解析算法(下)
c++
一、后缀表达式中的数字与运算符后缀表达式的数字和运算符当前元素为数字:进栈当前元素的运算符1.从栈中弹出右操作符2.从栈中弹出右操作符3.根据符号进行运算4.将运算结果压入栈中遍历结束栈中的唯一数字为运算结果。while(!exp.isEmpty){if(当前元素为数字){入栈;}elseif(当前元素为运算符){1.从栈中弹出右操作符2.从栈中弹出右操作符3.根据符号进行运算4.将运算结果压入栈
- 星河飞雪网络安全学习笔记-安全见闻1-3
芝士布偶
网络安全
安全见闻-了解安全知识编程语言日常编程语言C语言:一种通用的、面向过程的编程语言,广泛运用于系统软件呵呵嵌入式开发C++:面向对象的编程语言,常用于游戏开发、高性能计算等领域Java:一种广泛使用的面向对象编程语言、具有跨平台性、应用于企业级应用开发等Python(萌新推荐):简洁易学,拥有丰富的库,适用于数据分析、人工智能、web开发等Javascript:主要用于网页前端开发,也可用于服务器端
- 《人工智能之高维数据降维算法:PCA与LDA深度剖析》
机器学习人工智能
在人工智能与机器学习蓬勃发展的当下,数据处理成为关键环节。高维数据在带来丰富信息的同时,也引入了计算复杂度高、过拟合风险增大以及数据稀疏性等难题。降维算法应运而生,它能将高维数据映射到低维空间,在减少维度的同时最大程度保留关键信息。主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA)作为两种常用的降维算法,在人工智能领域应用广泛。本文将深入探讨它们的原理。PCA:无监督的降维利器核心思想PCA基于最大方差
- 【leetcode刷题版】哈希表
学废了wuwu
leetcode算法python哈希算法
系列文章目录文章目录系列文章目录背景知识一、有效的字母异位词二、两个数组的交集三、快乐数四、两数之和五、四数相加六、赎金信七、三数之和八、四数之和背景知识哈希函数(HashFunction):哈希函数是一种将任意长度的输入(键)通过某种算法转换为固定长度的输出(哈希值)的函数。好的哈希函数应该能够将输入均匀地分布在哈希表中,以减少冲突。冲突(Collision):当两个不同的键通过哈希函数得到相同
- 【leetcode刷题版】回溯算法
学废了wuwu
算法leetcodepython
系列文章目录文章目录系列文章目录背景知识一、组合二、组合优化三、电话号码的字母组合四、组合总和五、组合总和Ⅱ六、分割回文串七、复原IP地址八、子集九、子集(需要去重)十、非递减子序列十一、全排列十一、全排列Ⅱ十二、重新安排行程(难)十三、N皇后十四、解数独背景知识回溯算法是一种通过试错来解决问题的算法。它会在解决问题的过程中剪枝,以避免无效搜索。在Python中实现回溯算法通常涉及以下几个步骤:定
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><